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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于语义增强的POI数据分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117033632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310972101.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于语义增强的POI数据分类方法是由张红伟;闫小锋;杨任飞;张帅;崔贯勋;全文君设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义增强的POI数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于语义增强的POI数据分类方法。本发明包括以下步骤：步骤1：收集POI数据，并对其进行清洗；步骤2：筛选POI数据，构建POI数据集；步骤3：引入POI类别标签，构建POI名称及其类别的二元组形式，将POI数据分类问题转化为POI名称及其类别之间的关系。具体来说，本发明通过引入POI数据类别标签，采用拆解法为每个输入的正类引入若干个反类，将多分类问题转化为二分类问题，然后基于RoBERTa的交叉编码方式捕获POI数据类别标签与其名称之间的语义关系，能够有效解决POI数据类别标签分布不均衡的问题，在不进行重新训练的情况下，允许只使用少量的数据样本，训练POI数据分类器的新类。

本发明授权一种基于语义增强的POI数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义增强的POI数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集POI数据，并对其进行清洗； 步骤2：筛选POI数据，构建POI数据集； 步骤3：引入POI类别标签，构建POI名称及其类别的二元组形式，将POI数据分类问题转化为POI名称及其类别之间的关系，从而把多分类问题转化为二分类问题； 步骤4：扩充数据集，把POI名称及其类别输入RoBERTa，基于RoBERTa的交叉编码方式捕获标签与POI名称之间的字、词交互信息，并把二者之间的关系转化为向量表示； 步骤5：把二者之间的关系向量通过一个线性层，映射为一个包含两个值的一维向量，同时结合Softmax函数进行归一化，根据概率大小输出真或假的预测结果； 步骤6：调节模型的最优超参数，得到POI数据分类的最优模型，将POI数据输入训练好的最优模型，对POI数据进行分类； 所述步骤4中扩充数据集包括以下步骤： 对于一个包含M种类别的分类任务，为每个样本填充N个二元组，如果第i个输入Ti的标签是第i类Li，那么有Ti,Li，True作为一个训练正样本，有N-1个负样本Tk,Li，False，其中k≠i； 所述步骤4中把POI名称及其类别输入RoBERTa为： [[CLS],Ti,[SEP],Li,[SEP]] “[CLS]”表示句子的开始，“[SEP]”表示句子的结尾或者两个句子的分割； 所述步骤4中基于RoBERTa的交叉编码方式捕获标签与POI名称之间的字、词交互信息，把二者之间的关系转化为向量表示为： R＝[β1,β2,…,βn] 其中n为嵌入的Token数量，βn的计算过程如下： 为了获得第n个Token的嵌入向量，需以初始化向量x1、x2、x3为起点进行推导； 用x1、x2、x3分别与三个变换矩阵Wq、Wk、Wv相乘，得到q、k、v，其中 查询矩阵q与匹配矩阵k的转置相乘，得到α11、α12、α13； 对α11、α12、α13做Softmax归一化处理，得到计算公式如下： 使用与向量v相乘，得到βn，计算公式如下：

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